如何找日常实习

牛友们好，我现在是双非计算机研究生研一下，想着暑期去找一个日常实习，目前在看黑马的课程，想问一下需要学那些东西学到什么程度就可以找实习去了，还有就是算法题目的准备，请问我是直接去刷题还是先学习一下数据结构，在看一下算法有关的课程呢，大家可不可以给我一些建议，谢谢大家#笔试# #我的实习日记# #双非应该如何逆袭？# #双非# #牛客AI配图神器#

又到了一年好几度的找实习高峰期，想必很多友友都在十分焦虑地跃跃欲试。可能不少友友是海投的，那问题就来了：海投招实习怎么准备？毕竟一投下来可能就好几十、几百个岗位，都要一一准备吗？平时也要学习，没有那么多精力怎么办？准备是永远准备不完的，很可能还没准备好，岗位就招满了。所以比起准备得十全十美，简历投了再说，遇到招再拆招。见招拆招第一式：定制化简历，踩得分点一份简历海投所有岗位可以吗？除非投的岗位查重率80%，不然不行。JD就像考试题，简历就像答卷，要踩得分点。虽然自己的经历就那么几个，但事物有多面性，要挖掘出和JD相关的方面。当然也不需要每个公司、每个岗位都单独准备一份，按岗位类别划分，按类准备...

小红书客户端      二面挂minimax服务端   一面挂猿辅导服务端      一面挂阿里云                 一面挂腾讯hr部门          二面挂九坤投资              一面挂百度                     三面offer腾讯                     终面中字节                     终面中快手                     两面offer相比去年，ssob要简历的变多了，感觉各种中小厂难度比大厂还高。面试能跟面试官聊上天的往往通过概率更高，最好能在沟通中展现自己的能力和潜力，能留下和其他学生不同的记忆点是最好的。最遗憾的是错过了猿辅导840日薪 #如何判断面试是否凉了#

组内直招，我给自己捞一下实习生联系方式****************************职位描述1、负责机器学习训练和推理系统的研发与性能优化，包括但不限于：超大模型计算性能优化、千卡训练集群调优、分布式推理系统、大规模推理流量调度等；2、负责解决大规模AI系统中高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关，支撑公司内外千万客户流量需求；3、负责大模型训练和推理前瞻性技术架构的调研和引入，技术方案不限于分布式训推系统、子图匹配、编译优化、模型量化等；4、负责异构硬件的引入与训练推理框架的集成，包括但不限于GPU、NPU、TPU等；5、面向全球多地域超大规模GPU算力集群，通过弹性调度、GPU 超卖、任务编排等方式不断提升算力利用率；6、与算法部门深度合作，分析性能瓶颈，通过软硬结合提升模型训推效率，支持AI工具链和技术生态建设，推动公司AI关键业务发展。职位要求1、2026届本科及以上学历在读，计算机、软件工程等相关专业优先；2、熟悉常见的算法、设计模式和数据结构，具备扎实的操作系统、计算机体系结构等知识；3、独立分析问题和解决问题，自我驱动并对过程负责；4、以下条件为加分项：1）能够理解GPU硬件架构，熟悉GPU软件栈（CUDA，cuDNN)，具备GPU性能分析的经验；2）参与机器学习系统开源社区项目经验，熟悉机器学习系统各项流程中的工作原理；3）有至少一种大模型训练/推理框架使用经验，包括但不限于：vLLM、TensorRT-LLM、SGLang、Megatron-LM等。